Sistema de posicionamento baseado em redes de sensores sem fios

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, João Alexandre da Costa
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/40043
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores
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spelling Sistema de posicionamento baseado em redes de sensores sem fiosPositioning system based on wireless sensor networksRedes de sensores sem fiosSistemas de posicionamentoRSSIWireless sensor networksPositioning systemsEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresOs sistemas de posicionamento surgiram para proporcionar um conjunto de serviços benéficos para o utilizador. Um exemplo disso é no caso da computação móvel, o utilizador poder facilmente encontrar um café num ambiente interno. Nesta investigação foi desenvolvido um sistema de posicionamento baseado em redes de sensores sem fios cujas vantagens se prendem com o facto de o posicionamento ser feito através do RSSI (Received Signal Strength Indication), que é fornecido pelos nos módulos usados, mas também com o seu baixo custo de implementação devido à existência prévia das infraestruturas. Para além do método de localização escolhido, são apresentados outros e comparadas as suas vantagens e desvantagens. Numa primeira fase, são comparados resultados entre o modelo One Slope e o modelo Path Loss, num ambiente externo. Com isto, é possível constatar qual o algoritmo que determina com maior exatidão a distância d entre um emissor e um recetor. Depois de analisar uma série de valores de RSSI obtidos nestas condições, o modelo escolhido foi o One Slope, que comparativamente com o Path Loss, utiliza uma distância de referência d0 e um expoente médio no seu método de cálculo. Posteriormente, num ambiente interno, procedeu-se ao cálculo das coordenadas (x, y) do emissor. Depois de obter os valores do RSSI para diferentes distâncias, seguiuse a fase da análise dos resultados e, com isto, do dempenho do sistema. Em primeiro lugar, foi calculado o valor do expoente médio segundo o modelo One Slope. Este valor é ajustado dependendo das condições e do ambiente envolvente. De seguida, foi calculada a distância d através do RSSI recebido, pelo mesmo modelo matemático. Por último, para determinar as coordenadas x e y, foi utilizado o modelo WCL (Weighted Centroid Localization), que, utiliza um peso, neste caso, o inverso da distância d calculada. Após determinar o conjunto de coordenadas (x, y) para as várias direções é possível concluir que, nos testes realizados, o sistema de posicionamento apresenta um erro absoluto médio, num ambiente interno, de 0,712 m.Positioning systems have emerged to provide helpful services to the user. An example is the case of mobile computing, the user can easily find a coffee in an indoor environment. This research work developed a positioning system based on wireless sensor networks, with the advantage of low implementation cost due to the prior existence of the infrastructures and the fact that the position is obtained through the RSSI (Received Signal Strength Indication), which is provided by the modules. Besides the chosen location algorithm, others are presented and their advantages and disadvantages are compared. Initially, the One Slope model and Path Loss model results are compared in an external environment. With these results, it can be verified the algorithm that determines more accurately the distance d between a transmitter and a receiver. After reviewing a number of RSSI values obtained in these conditions, the One Slope model was chosen, which, compared to the Path Loss model, uses a reference distance d0 and an average exponent in its method of calculation. Subsequently, in an indoor environment, we proceeded to calculate the coordinates (x, y) of the transmitter. After getting the RSSI values for different distances, we proceeded to the stage of analyzing the results, and thus, the performance of the system. First, we calculated the average value of the exponent according to the One Slope model. This value is set depending on the conditions and the environment. Then, the distance d is calculated using the RSSI received and the same mathematical model. Finally, to determine the coordinates x and y, the WCL (Weighted Centroid Localization) model was used. This model uses a weight, which, in this case, was the inverse of d, the calculated distance. After determining the set of coordinates (x, y) for various directions, it is possible to conclude that the positioning system features an average absolute error of 0,712 m in an indoor environment.Afonso, José A.Universidade do MinhoMartins, João Alexandre da Costa20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/40043porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:17:01Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/40043Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:09:34.720106Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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